{"id":92100,"date":"2020-08-23T07:42:02","date_gmt":"2020-08-23T05:42:02","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru"},"modified":"2020-08-23T07:42:02","modified_gmt":"2020-08-23T05:42:02","slug":"kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/administrirovanie\/kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru","title":{"rendered":"Come scegliere gli strumenti per gli ingegneri dei dati senza trasformare tutto in uno zoo tecnologico: l'esperienza di PROFI.RU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>L'editor di Netology ha intervistato il team leader del team BI in <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/profi.ru\/\">Profi.ru<\/a><\/noindex> Pavel Sayapin riguardo alle sfide che affrontano gli ingegneri dei dati nel suo team, quali strumenti utilizzano per risolverle e come scegliere correttamente gli strumenti per affrontare le questioni legate ai dati, comprese quelle atipiche. Pavel \u00e8 docente nel corso \u00ab<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou_habr&amp;utm_content=21082020_instrumdataeng\">Ingegnere dei dati<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Cosa fanno gli ingegneri dei dati in Profi.ru<\/h2>\n<p>\nProfi.ru \u00e8 un servizio che facilita l'incontro tra clienti e specialisti in vari settori. Il database del servizio conta oltre 900.000 specialisti in 700 tipi di servizi: tutor, professionisti del restauro, allenatori, esperti di bellezza, artisti e altri. Ogni giorno vengono registrati oltre 10.000 nuovi ordini, il che genera circa 100 milioni di eventi al giorno. Mantenere ordine in una tale quantit\u00e0 di dati \u00e8 impossibile senza ingegneri dei dati professionisti.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>Idealmente, un Data Engineer sviluppa una cultura del lavoro con i dati, che consente all'azienda di generare profitto aggiuntivo o ridurre i costi. Porta valore all'impresa, lavorando in team e fungendo da anello di congiunzione tra i diversi attori \u2014 dagli sviluppatori ai business consumer dei report. Tuttavia, in ogni azienda le attivit\u00e0 possono variare, quindi consideriamo il caso di Profi.ru.<\/p>\n<h3>Raccolgono dati per decisioni informate e li forniscono all'utente finale \u2014 al top manager, al product manager, all'analista.\u00a0<\/h3>\n<p>\nI dati devono essere chiari per le decisioni e facili da usare. Non \u00e8 necessario sforzarsi per cercare una descrizione o formulare una complessa query SQL che tenga conto di molti fattori diversi. L'immagine ideale \u00e8 che l'utente guardi un dashboard e sia completamente soddisfatto. Se mancano dati in un certo aspetto, pu\u00f2 accedere alla base e, con una semplice query SQL, ottenere ci\u00f2 di cui ha bisogno.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come scegliere gli strumenti per gli ingegneri dei dati senza trasformare tutto in uno zoo tecnologico: l&#039;esperienza di PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/84beecc4cca0505513bc77218a3ef433.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Il ruolo del processo di Data Quality nella struttura generale del data warehouse<\/i><\/p>\n<p>Un'importanza fondamentale \u00e8 attribuita alla documentazione esplicativa sull'uso dei dati. Questo semplifica il lavoro sia per il data engineer (che non viene interrotto da domande) sia per l'utente dei dati (che pu\u00f2 trovare autonomamente risposte ai propri quesiti). Su Profi.ru, tali documenti sono raccolti nel forum interno.<\/p>\n<p>Con comodit\u00e0 si intende anche la rapidit\u00e0 di accesso ai dati. Velocit\u00e0 = disponibilit\u00e0 in un solo passaggio, clic \u2014 dashboard. Ma nella pratica \u00e8 tutto pi\u00f9 complicato.\u00a0<\/p>\n<p>Lo stesso Tableau, dal punto di vista dell'utente finale della dashboard, non consente di visualizzare tutte le possibili dimensioni. L'utente si deve accontentare dei filtri creati dal sviluppatore della dashboard. Questo genera due scenari:\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>Lo sviluppatore crea molteplici sezioni per la dashboard \u27f6 il numero di pagine aumenta notevolmente. Questo riduce la disponibilit\u00e0 dei dati: diventa difficile capire dove si trova cosa.\u00a0<\/li>\n<li>Lo sviluppatore crea solo le sezioni chiave. Trovare informazioni diventa pi\u00f9 facile, ma per una sezione leggermente non standard si dovr\u00e0 comunque andare o nel database o dagli analisti. Questo influisce negativamente anche sulla disponibilit\u00e0.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>La disponibilit\u00e0 \u00e8 un concetto ampio. Si tratta di avere dati nella forma adeguata e della possibilit\u00e0 di accedere alle informazioni sui cruscotti, oltre a disporre del necessario campionamento dei dati.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Accumulano dati da tutte le fonti in un unico posto<\/h3>\n<p>\nLe fonti di dati possono essere interne ed esterne. Ad esempio, un'azienda pu\u00f2 dipendere dalle previsioni meteorologiche che devono essere raccolte e archiviate, quindi da fonti esterne.\u00a0<\/p>\n<p>\u00c8 fondamentale archiviare le informazioni indicando la fonte e assicurandosi che i dati siano facilmente rintracciabili. Su Profi.ru, questo compito \u00e8 stato risolto tramite documentazione automatizzata. I file YML vengono utilizzati come documentazione per le fonti di dati interne.<\/p>\n<h3>Creano cruscotti<\/h3>\n<p>\nLa visualizzazione dei dati \u00e8 meglio realizzarla con uno strumento professionale, ad esempio Tableau.\u00a0<\/p>\n<p>La maggior parte delle decisioni viene presa emotivamente, quindi \u00e8 importante la chiarezza e l'estetica. Excel, ad esempio, non \u00e8 molto adatto per la visualizzazione in quanto non soddisfa tutte le esigenze degli utenti di dati. Ad esempio, un product manager ama immergersi nei numeri, ma in modo comodo. Questo gli permette di affrontare le sue sfide senza doversi preoccupare di come ottenere informazioni e raccogliere metriche.<\/p>\n<blockquote><p>Una visualizzazione dei dati di alta qualit\u00e0 permette di prendere decisioni pi\u00f9 facilmente e rapidamente.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0<br \/>\nPi\u00f9 alta \u00e8 la posizione di una persona, maggiore \u00e8 la necessit\u00e0 di avere a portata di mano, sul proprio telefono, dati aggregati. I dettagli non interessano ai top manager\u2014\u00e8 importante controllare la situazione nel suo complesso, e il BI \u00e8 un buon strumento per farlo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come scegliere gli strumenti per gli ingegneri dei dati senza trasformare tutto in uno zoo tecnologico: l&#039;esperienza di PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/f3428b2418887220fa2f2ef8078d3b05.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Esempio di product dashboard di Profi.ru (uno dei fogli). Per motivi di riservatezza, i nomi delle metriche e degli assi sono nascosti.<\/i><\/p>\n<h2>Esempi di compiti reali\u00a0<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Compito 1\u2014trasferire i dati dai sistemi sorgente (operativi) a un data warehouse o ETL.<\/h3>\n<p>\nUno dei compiti di routine di un data engineer.\u00a0<\/p>\n<p>Per questo si possono utilizzare:<\/p>\n<ul>\n<li>script personalizzati eseguiti tramite cron o con un apposito orchestratore come Airflow o Prefect;\u00a0<\/li>\n<li>soluzioni ETL open source: Pentaho Data Integration, Talend Data Studio e altre;<\/li>\n<li>soluzioni proprietarie: Informatica PowerCenter, SSIS e altre;<\/li>\n<li>soluzioni cloud: Matillion, Panoply e altre.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIn forma semplice, il compito si risolve scrivendo un file YML di circa 20 righe. Ci vogliono circa 5 minuti.\u00a0<\/p>\n<p>Nel caso pi\u00f9 complesso, quando \u00e8 necessario aggiungere una nuova fonte\u2014ad esempio, un nuovo database\u2014pu\u00f2 richiedere fino a diversi giorni.\u00a0<\/p>\n<p>In Profi, this simple task \u2014 when the process is well-established \u2014 consists of the following steps:<\/p>\n<ul>\n<li>Determine from the client what data is needed and where it is located.<\/li>\n<li>Understand if there is access to this data.<\/li>\n<li>If there is no access, request it from the admins.<\/li>\n<li>Add a new branch in Git with the code for the task in Jira.<\/li>\n<li>Create a migration to add data to the anchor model through an interactive Python script.<\/li>\n<li>Add upload files (YML file describing where the data comes from and into which table it is inserted).<\/li>\n<li>Test on the staging environment.<\/li>\n<li>Upload data to the repository.<\/li>\n<li>Create a pull request.<\/li>\n<li>Pass the code review.<\/li>\n<li>After passing the code review, the data is merged into the master branch and automatically deployed to production (CI\/CD).<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Task 2 \u2014 conveniently placing the uploaded data<\/h3>\n<p>\nAnother common task is to arrange the uploaded data so that the end user (or BI tool) can work with it conveniently and does not have to perform unnecessary actions to accomplish most tasks. This means building or updating the Dimension Data Store (DDS).\u00a0<\/p>\n<p>A questo scopo possono essere applicate soluzioni dalla prima attivit\u00e0, poich\u00e9 si tratta anch'essa di un processo ETL. Nella sua forma pi\u00f9 semplice, l'aggiornamento del DDS avviene tramite script SQL.<\/p>\n<h3>La terza attivit\u00e0 appartiene alla categoria delle attivit\u00e0 atipiche.<\/h3>\n<p>\nIn Profi sta prendendo forma l'analitica in streaming. Vengono generati un gran numero di eventi dai team di prodotto \u2014 li registriamo in ClickHouse. Tuttavia, non \u00e8 possibile inserire record singolarmente in grande quantit\u00e0, quindi \u00e8 necessario raggruppare i record. In altre parole, non si pu\u00f2 scrivere direttamente \u2014 \u00e8 necessario un elaboratore intermedio.<\/p>\n<p>Utilizziamo un motore basato su Apache Flink. Al momento, le operazioni procedono cos\u00ec: il motore elabora il flusso di eventi in entrata \u27f6 li raggruppa in pacchetti in ClickHouse \u27f6 calcola in tempo reale il numero di eventi negli ultimi 15 minuti \u27f6 li invia a un servizio che determina se ci sono anomalie \u2014 confrontando con i valori degli stessi 15 minuti di 3 mesi fa \u27f6 se ci sono anomalie, manda un avviso su Slack.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come scegliere gli strumenti per gli ingegneri dei dati senza trasformare tutto in uno zoo tecnologico: l&#039;esperienza di PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/5a62fe7561cd9b7c319b5f3ba658d1ef.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Schema per l'analitica front-end (parte del caricamento)<\/i><\/p>\n<p>Il framework Apache Flink garantisce una consegna almeno una volta. Tuttavia, esiste la possibilit\u00e0 di duplicati. Nel caso di RabbitMQ, questo pu\u00f2 essere risolto utilizzando il Correlation ID. In questo modo si garantisce una consegna univoca \u27f6 integrit\u00e0 dei dati.<\/p>\n<p>Contiamo il numero di eventi ancora una volta con Apache Flink, mostrando i risultati attraverso un dashboard personalizzato, scritto in NodeJS, e un frontend in ReactJS. La ricerca rapida non ha restituito soluzioni simili. Inoltre, il codice \u00e8 risultato semplice \u2014 la scrittura non ha richiesto molto tempo.<\/p>\n<p>Il monitoraggio \u00e8 piuttosto tecnico. Analizziamo le anomalie per prevenire problemi nelle fasi iniziali. Alcune metriche aziendali significative non sono ancora incluse nel monitoraggio, poich\u00e9 il settore dell'analisi in streaming \u00e8 ancora in fase di sviluppo.<\/p>\n<h2>Strumenti principali dei data engineer<\/h2>\n<p>\nLe mansioni degli ingegneri dei dati sono piuttosto chiare, ora parliamo degli strumenti utilizzati per affrontarle. Naturalmente, gli strumenti possono (e devono) differire da un'azienda all'altra \u2014 tutto dipende dal volume dei dati, dalla loro velocit\u00e0 di arrivo e dalla loro eterogeneit\u00e0. Pu\u00f2 anche dipendere dalla preferenza del professionista per un particolare strumento, solo perch\u00e9 lo ha gi\u00e0 utilizzato e lo conosce bene. Noi di Profi.ru abbiamo optato per le seguenti opzioni \u2192<\/p>\n<h3>Per la visualizzazione dei dati \u2014 Tableau, Metabase<\/h3>\n<p>\nAbbiamo scelto Tableau gi\u00e0 da tempo. Questo sistema consente di analizzare rapidamente grandi volumi di dati, senza la necessit\u00e0 di un'implementazione costosa. Per noi \u00e8 comodo, bello e familiare \u2014 lo utilizziamo spesso.<\/p>\n<p>Pochi conoscono Metabase, ma \u00e8 eccellente per il prototipaggio.\u00a0<\/p>\n<p>Tra gli strumenti di visualizzazione, vale la pena menzionare Superset di Airbnb. La sua caratteristica principale \u00e8 la possibilit\u00e0 di connettersi a pi\u00f9 database e avere diverse opzioni di visualizzazione. Tuttavia, per l'utente medio \u00e8 meno intuitivo rispetto a Metabase \u2014 non permette di unire tabelle, \u00e8 necessario creare viste separate.\u00a0<\/p>\n<p>In Metabase, you can join tables, and moreover, the service does this automatically, considering the database schema. The interface of Metabase is also simpler and more pleasant.<\/p>\n<p>There are many tools available \u2014 just find the one that suits you.<\/p>\n<h3>For data storage \u2014 ClickHouse, Vertica.<\/h3>\n<p>\nClickHouse is a free and fast tool for storing product events. Analysts can conduct their own analytics (if they have enough data), or data engineers take aggregates and load them into Vertica for building dashboards.<\/p>\n<p>Vertica is a cool and convenient product for displaying final dashboards.\u00a0<\/p>\n<h3>For managing data streams and performing computations \u2014 Airflow.<\/h3>\n<p>\nWe load data through console tools. For example, using the client that comes with MySQL \u2014 this way is faster.\u00a0<\/p>\n<p>The advantage of console tools is speed. Data is not processed through the memory of the same Python process. On the downside, there's less control over the data that transit between databases.<\/p>\n<h3>The primary programming language is Python.<\/h3>\n<p>\nPython ha una soglia di accesso molto pi\u00f9 bassa e in azienda abbiamo competenze su questo linguaggio. Un altro motivo \u00e8 che i DAG di Airflow sono scritti in Python. Questi script sono semplicemente un'interfaccia per i caricamenti, mentre il lavoro principale avviene tramite script da console.\u00a0<\/p>\n<p>Utilizziamo Java per lo sviluppo di analisi in tempo reale.<\/p>\n<h2>L'approccio alla scelta degli strumenti per i dati \u00e8 come evitare di creare uno zoo tecnologico.<\/h2>\n<p>\nSul mercato ci sono molti strumenti per lavorare con i dati in ogni fase: dalla loro creazione fino alla visualizzazione nei dashboard per il consiglio di amministrazione. Non sorprende che alcune aziende possano avere una serie di soluzioni non collegate, il cosiddetto zoo tecnologico.<\/p>\n<p>Uno zoo tecnologico \u00e8 costituito da strumenti che svolgono le stesse funzioni. Ad esempio, Kafka e RabbitMQ per lo scambio di messaggi o Grafana e Zeppelin per la visualizzazione.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Come scegliere gli strumenti per gli ingegneri dei dati senza trasformare tutto in uno zoo tecnologico: l&#039;esperienza di PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/d246be323dda92b5f6306c1fb3c85589.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/mattturck.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2019_Matt_Turck_Big_Data_Landscape_Final_Fullsize.png\">Mappa delle tecnologie e delle aziende nel settore dei dati e dell'IA<\/a><\/noindex> \u2014 si pu\u00f2 notare quanto possano essere numerose le soluzioni duplicate<\/i><\/p>\n<p>Molti utenti possono utilizzare vari strumenti ETL per scopi personali. Proprio in Profi si verifica questa situazione. L'ETL principale \u00e8 su Airflow, ma alcuni utilizzano Pentaho per carichi personali. Testano le ipotesi, e non hanno bisogno di passare questi dati attraverso ingegneri. Principalmente, gli strumenti di \"self-service\" sono utilizzati da specialisti abbastanza esperti, che si dedicano alla ricerca - esplorano nuove strade per lo sviluppo del prodotto. Il loro insieme di dati per l'analisi \u00e8 interessante principalmente per loro, e per di pi\u00f9, cambia costantemente. Di conseguenza, non ha senso inserire questi caricamenti nella piattaforma principale.\u00a0<\/p>\n<p>Tornando allo zoo. Spesso l'uso di tecnologie duplicate \u00e8 legato al fattore umano. I team interni isolati si sono abituati a lavorare con uno strumento specifico che un altro team potrebbe non utilizzare affatto. E a volte l'autonomia \u00e8 l'unico modo per affrontare compiti particolari. Ad esempio, un team R&amp;D ha bisogno di testare qualcosa utilizzando uno strumento specifico \u2014 \u00e8 semplicemente comodo, qualcuno nel team lo ha gi\u00e0 utilizzato o c'\u00e8 un'altra ragione. Aspettare che un amministratore di sistema si occupi dell'installazione e della configurazione di questo strumento richiede troppo tempo. Inoltre, gli amministratori attenti e scrupolosi devono ancora dimostrare che sia davvero necessario. Cos\u00ec il team installa lo strumento sulle proprie macchine virtuali e affronta le proprie sfide specifiche.<\/p>\n<blockquote><p>Uno zoo di soluzioni non \u00e8 un problema, a patto che non richieda un significativo dispendio di lavoro da parte dell'amministratore per mantenere lo strumento. \u00c8 importante considerare come l'uso di uno strumento influisce sulle risorse di supporto.\u00a0<\/p><\/blockquote>\n<p>\nUn'altra comune motivazione per adottare nuovi strumenti \u00e8 il desiderio di esplorare prodotti sconosciuti in un campo relativamente nuovo, dove gli standard non sono ancora stati definiti o mancano raccomandazioni consolidate. Un data engineer, proprio come uno sviluppatore, deve sempre esaminare nuovi strumenti nella speranza di trovare soluzioni pi\u00f9 efficaci per le sfide attuali o per rimanere aggiornato su ci\u00f2 che offre il mercato.<\/p>\n<p>La tentazione di provare nuovi strumenti \u00e8 davvero forte. Tuttavia, per fare una scelta consapevole, \u00e8 soprattutto necessaria la disciplina personale. Questa aiuter\u00e0 a non lasciarsi trasportare completamente dagli impulsi esplorativi, ma a considerare le capacit\u00e0 dell'azienda di supportare l'infrastruttura per il nuovo strumento.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Non bisogna utilizzare le tecnologie solo per il gusto di farlo. \u00c8 meglio affrontare la questione in modo pragmatico: compito \u27f6 insieme di strumenti che possono risolvere quel compito.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0E poi valutare ognuno di essi e scegliere il migliore. Ad esempio, questo strumento pu\u00f2 risolvere il compito in modo pi\u00f9 efficace, ma non ci sono competenze a riguardo, mentre questo \u00e8 leggermente meno efficace, ma in azienda ci sono persone che sanno come utilizzarlo. Questo strumento \u00e8 a pagamento, ma semplice da mantenere e utilizzare, mentre questo \u00e8 un open source alla moda, ma per supportarlo \u00e8 necessario avere un team di amministratori. Nascono cos\u00ec delle dicotomie, per risolvere le quali serve un approccio razionale.<\/p>\n<blockquote><p>La scelta dello strumento \u00e8 per met\u00e0 un salto nel vuoto e per met\u00e0 un'esperienza personale. Non c'\u00e8 certezza che lo strumento sia adatto.<\/p><\/blockquote>\n<p>Ad esempio, in Profi abbiamo iniziato con Pentaho, poich\u00e9 avevamo competenza su questo strumento, ma alla fine si \u00e8 rivelata una decisione errata. Il repository interno di Pentaho, man mano che il progetto cresceva, ha cominciato a rallentare significativamente. Il salvataggio dei dati, per dire, richiedeva un minuto, e se si ha l'abitudine di salvare frequentemente, il tempo semplicemente sfuggiva. A questo si aggiungevano avvii complessi e task programmati, il computer si bloccava.\u00a0<\/p>\n<p>La sofferenza \u00e8 finita dopo il passaggio a Airflow, uno strumento popolare che ha una grande comunit\u00e0.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>La disponibilit\u00e0 di una community per il servizio, uno strumento utile per affrontare sfide complesse \u2014 \u00e8 possibile chiedere consiglio ai colleghi.<\/p><\/blockquote>\n<p>Se l'azienda \u00e8 matura e dispone di risorse, ha senso considerare l'acquisto del supporto tecnico. Questo aiuter\u00e0 a risolvere rapidamente i problemi e a ricevere raccomandazioni sull'utilizzo del prodotto.<\/p>\n<p>Parlando dell'approccio alla scelta, in Profi seguiamo i seguenti principi:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Non decidere da soli<\/b>. Quando una persona fa una scelta, \u00e8 automaticamente convinta della sua correttezza. La vera sfida \u00e8 convincere gli altri, quando \u00e8 necessario portare argomenti solidi a favore. Questo aiuta anche a identificare i punti deboli dello strumento.<\/li>\n<li><b>Consultare il chief data officer (dialogo verticale)<\/b>. Pu\u00f2 essere il chief data engineer, il responsabile del team BI. I vertici vedono la situazione in modo pi\u00f9 ampio.\u00a0<\/li>\n<li><b>Comunicare con altri team (dialogo orizzontale)<\/b>. Quali strumenti utilizzano e con quanto successo. \u00c8 possibile che lo strumento dei colleghi possa risolvere anche i vostri problemi, evitando cos\u00ec di creare un 'zoo' di soluzioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Competenze interne come una valida alternativa a un fornitore esterno di servizi<\/h3>\n<p>\nUn approccio alla scelta degli strumenti pu\u00f2 includere l'utilizzo delle competenze interne dell'azienda.\u00a0<\/p>\n<p>Spesso si presentano situazioni in cui un'azienda ha un compito complesso, ma non ha i fondi necessari per realizzarlo. Il compito \u00e8 ampio e importante, e idealmente sarebbe meglio coinvolgere un fornitore di servizi esterno con l'esperienza adeguata. Tuttavia, poich\u00e9 non ci sono risorse finanziarie disponibili, il compito viene assegnato al team interno. Inoltre, di solito le aziende si fidano di pi\u00f9 dei propri dipendenti, se questi hanno gi\u00e0 dimostrato la loro efficacia.<\/p>\n<p>Tra gli esempi di compiti in cui una nuova area di business \u00e8 sviluppata dalle forze interne, ci sono i test di carico e la creazione di un data warehouse. Soprattutto il data warehouse, poich\u00e9 \u00e8 una storia unica per ogni azienda. Un data warehouse non pu\u00f2 essere acquistato, si possono solo assumere specialisti esterni che lo costruiscano con il supporto del team interno.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>A proposito, man mano che la nuova area di business si sviluppa, il team pu\u00f2 rendersi conto che non \u00e8 pi\u00f9 necessaria la presenza di un fornitore di servizi esterno.<\/p>\n<p>In Profi, the implementation of BI was done in-house. The main challenge was that the business wanted to launch BI quickly. However, building such a project required time: developing competencies, loading data, creating a convenient storage scheme, selecting tools, and mastering them.<\/p>\n<p>The main \u2014 crucial \u2014 phase, when everything was built and crystallized, lasted about a year. The project is still evolving.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>When building a corporate data warehouse, it is important to adhere to high standards, defend your position, and not cut corners for the sake of the business.\u00a0<\/p>\n<p>With great difficulty, we had to redo a large part of the project that we had to execute quickly at the time.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0But sometimes the 'quick fix' approach is justified. In product development, it can even be the only correct choice. We need to move forward quickly, test product hypotheses, and more. However, the storage must be based on solid architecture; otherwise, it won't adapt quickly to a growing business and the project will stagnate.<\/p>\n<p>In questo progetto complesso, il nostro responsabile ci ha aiutato molto, sostenendo il progresso del lavoro, spiegando alla direzione cosa stiamo facendo, assicurandosi le risorse e semplicemente proteggendoci. Senza un supporto del genere, non sono sicuro che saremmo riusciti a lanciare il progetto.<\/p>\n<p>In queste storie, un ruolo importante \u00e8 giocato dai cosiddetti early adopters \u2014 coloro che sono pronti a provare il nuovo \u2014 tra i top manager, analisti e product manager. Per far decollare un argomento ancora grezzo, servono i pionieri che confermino che tutto funziona ed \u00e8 facile da usare. <\/p>\n<p><i>Se qualcuno vuole condividere la soluzione del terzo problema descritto sopra \u2014 benvenuti \ud83d\ude42<\/i><br \/>\n<br \/>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/516060\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0441 \u0442\u0438\u043c\u043b\u0438\u0434\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b BI \u0432 Profi.ru \u041f\u0430\u0432\u043b\u043e\u043c \u0421\u0430\u044f\u043f\u0438\u043d\u044b\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 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Pavel \u00e8 un insegnante del corso 'Data Engineer'. 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